1976年唐山MS7.8地震同震及现今形变特征

基于1976年唐山M_S7.8地震的同震位移和现今GPS速度结果, 本文分析了该地震的同震破裂参数、 同震应变释放分布及其现今应变积累特征． 对唐山同震位移二维位错解析公式的拟合结果显示, 唐山地震前的断层闭锁深度约为18—23 km, 断层倾角可能介于74°—90°之间, 同震位错量约为3.1—3.4 m． 在同震过程中沿发震断层表现出显著的右旋错动特征, 在发震断层两侧沿NE向表现出左旋应变释放特征． 在本文现有的GPS测站密度和精度情况下, 尚无法识别出现今阶段沿唐山断裂的明显蠕滑特征． 唐山同震应变释放和现今GPS应变率积累结果均显示, 唐山断裂SE侧的剪切形变(速率)量值大于其NW侧, 同震与现今阶段的形变量值相差约1000倍．      

祁连山中部祁连圆柏生长与更新方式的树轮记录

选择祁连山中部50m×15m的祁连圆柏样方进行树轮生态学取样与分析。分析结果表明,样方内大部分祁连圆柏的树龄小于250年,最近几年有大量幼苗萌生。祁连圆柏的径生长方式各有异同,大部分祁连圆柏在生长过程中出现1次以上生长释放事件,1970¹980年间出现生长释放的频率最高,占总释放次数的35%,轮宽年表也显示祁连圆柏的轮宽指数自1970s以来持续上升。另外,相关分析结果表明,温度是影响采样点区域祁连圆柏径向生长的主要环境因子,较高的温度有利于树木生长,6、7月份的降水也与树木径向生长呈显著正相关。在全球变暖的背景下,如果能积极开展植树造林,并有效控制人类活动的干扰,该区域祁连圆柏林更新状况将会显著改观。     

基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法

岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。     

居住迁移对居民健康的影响研究进展述评

进入城市时代以来,居住环境与居民健康的联系愈发密切,尤其在“流动性"增强的大背景下,居住迁移对居民健康的影响问题受到广泛关注。论文结合知识图谱分析和文献研究法,系统评述居住迁移影响居民健康问题的最新进展。研究发现：① 近15 a来,该领域的文献数量逐年增多,关注度持续上升;文献空间分布主要集中在发达国家,但不同地区的研究内容存在显著差异。② 主要研究对象由“同质性群体”向“异质性群体”转变,从“一般性群体”向“特殊群体”转变;研究方法由数理统计向混合研究、综合应用转变。③ 研究视角经历“人口迁移—个体健康”“居住迁移—环境—个体健康”与“迁居轨迹—环境演变—个体健康发展”等3个演变阶段。④ 近期研究重点有：迁居行为与儿童健康,迁居时空特征与身心健康,住房生涯与身心健康,邻里环境、累积剥夺与健康发展等。结合以上分析,提出如下建议：注重“整合性”分析;关注城市内部迁居行为和多次迁居轨迹对居民健康的影响;扩大迁居引发的“环境”因素(如居住隔离、社会分异、职住空间错位等)研究;更多关注迁居对二代流动人口儿童健康的影响,侧重对非正规居住空间如“城中村”等的研究。     

遥感图谱认知理论与计算

近年来,随着对地观测技术的迅猛发展,卫星遥感领域逐渐进入了大数据时代。针对当前遥感应用的需求和特点,开展与视觉认知相结合的高分辨率遥感认知理论与方法研究是可行且必要的。在此背景下,受地学信息图谱思想启发,本文对遥感认知领域的图谱问题进行了研究,系统地提出了遥感图谱认知理论与计算方法论,旨在规范高分辨率遥感信息提取流程,构建精细化、定量化、智能化、综合化相结合的遥感信息解译模型。整套方法体系由横向“自底向上的分层抽象”和纵向“自顶向下的知识迁移”2个方向上的认知计算组成,分别对应了“由谱聚图”、“图谱协同”和“认图知谱”3大图谱转化过程。论文对涉及的概念、基本思想、关键技术及难点问题进行了重点分析,强调综合利用大数据、逐步融入知识来实现不同层次的遥感认知,以期为数据源极大丰富条件下的遥感信息解译提供新的视角。     

基于卷积神经网络的遥感影像地表覆盖分类

遥感影像地表覆盖分类是地理国情监测和地理信息资源建设中至关重要的环节,利用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取和分类,具有十分重要的科研和应用价值。为提高遥感影像的地表覆盖分类精度,在深度卷积神经网络VGGNet的基础上,采用SeLU函数作为激活函数,并将激活函数中的λ、α作为训练参数,得到改进的VGGNet,用逐层贪婪算法对网络参数初始化,并选择适当的学习次数利用迁移学习的方法对网络参数调整,以提高网络的泛化能力来提取遥感影像各类别的深层特征,从而有效进行地表覆盖分类。通过GF-1卫星影像的实验表明本文方法在地表覆盖分类精度方面的优越性。     

尼日尔深水区海底扇水道地震形态与迁移历史

尼日尔下陆坡深水区的水道发育具多期次特征,内部结构与外形复杂多变,其地理位置与沉积环境不利水道体系的研究.通过地层切片、RMS振幅属性等方法展示不同时间单元水道形态,分析水道体系的期次变换与内部结构的变形过程,探讨水道体系的迁移演化历史.结果表明:中新世中期多发育孤立水道,晚期二级海平面大幅度下降引发大规模浊积事件,促使大量加积式水道形成,在平直处以垂向加积为主,弯曲处呈现垂向加积同时伴随侧向迁移特征.水道演化大致可分为3个阶段:初始侵蚀、切割与充填交替进行、废弃阶段,伴随3个阶段水道弯度发生由中到高再下降的变化.水道的交互式切割与充填基本贯穿第2阶段,切割与充填作为水道弯曲变形一对驱动力,使水道在平面上发生3种迁移方式:侧向摆动、下行迁移、侧向与下行混合迁移.     

周期变位激活迁移滞留油的活化集成涌现理论

针对油田高含水采油期开采对象为相界面城内的束缚滞留油,利用激活迁移滞留油的活化集成涌现理论与周期变位激活方法,阐述理论特点——强调活力观、立足多视角开拓新视野及活化集成涌现过程的优化集成性;活化集成涌现的过程可概括为初态能发起波动、能势转换诱趋流、变组网调更构序、功效套迭显新态;以量子力学和相对论为基础,结合系统演化的...     

语用迁移与跨文化交际能力的培养

随着我国改革开放的进展 ,跨国度、跨文化之间的交往越来越频繁。由于文化因素上的差异 ,交际行为在不同的文化中往往产生不同的意义 ,语用迁移难免会造成理解失误或交际失败。因而外语教学在培养学生整体语言技能的同时 ,应注意文化因素的渗透 ,提高学生的跨文化交际能力     

汶川大地震区域图(封3)灾情说明

1特大地震龙门山断裂带位于青藏高原与四川盆地之间,长约500km,宽约70km。走向北东-西南,可分为三组:东南为都江堰-和县断裂;西北为理县断裂,中间为映秀-北川断裂,属逆冲、右旋、挤压型断裂,主震之后,应力传播和释放过程比较缓慢,导致余震强度较大,持续时间较长。龙门山属强地震带,自1169年以来,共发生破坏性地震25次,其中里氏6级地震18次。